排除通用人工智能：沃斯和梅德尔都希望将“
Posted: Mon Mar 24, 2025 4:32 am
Maydell 报告：欧洲议会工业委员会的欧洲议会议员 Eva Maydell（欧洲人民党，保加利亚）在她的报告草案中提出了对《人工智能法案》的第一次具体修订。“我们确实认识到生物特征面部识别辩论的重要性，但考虑到它在过去几年受到的关注程度，现在我们想谈谈故事的其余 95%，”Maydell 告诉 Decoded。她补充说，她的报告旨在使“网络安全、稳健性和准确性的要求更加现实，也更易于企业实现。”
专属权限： ITRE 对第 15 条（准确性、稳健性和网络安全性）和第 55 条（针对小规模提供商和用户的措施）拥有独家发言权。
经合组织出手相救：梅德尔和沃斯的报告都呼吁欧盟对人工智能的定义与经合组织的定义保持一致。梅德尔说：“我们希望确保我们与国际合作伙伴使用相同的人工智能定义。”
通用人工智能”或可用于多种用途（如语音识别）的人工智能排除在法规之外。他们表示，这是因为《人工智能法案》侧重于特定用例，而没有“预期用途”的人工智能系统无法满足所有要求。梅德尔的报告认为：“这一澄清对于允许欧洲企业竞争和创新至关重要——而不是用尚未完全成熟的监管来扼杀一个行业。”
欧洲基准：梅德尔建议创建一个新的欧洲基 奥地利 WhatsApp 数据 准测试研究所，该研究所可以在新人工智能委员会下运作，其任务是制定欧洲人工智能准确性的基准和指标。
会议室里的初创企业：梅德尔的重点是让科技初创企业和中小企业参与欧洲人工智能辩论。她建议创建一个欧盟人工智能监管沙盒计划，将初创企业纳入《人工智能法案》的标准化流程，并呼吁欧盟委员会降低小公司的合规成本。
机器学习
《人工智能法案》意外排除了无监督学习和强化学习
什么是人工智能？爱尔兰公民自由委员会的计算机科学家 Kris Shrishak认为， 《人工智能法案》存在许多技术错误，这些错误可能会导致大多数机器学习技术被排除在该法案范围之外。该法案对人工智能系统的要求适用于监督学习所使用的技术，但不适用于无监督学习和强化学习。
简而言之：监督学习是指使用有标记的数据集在指导下训练模型。在无监督学习中，模型在没有任何指导的情况下对未标记的数据进行学习。强化学习是一种在 AI 模型以期望的方式行事时给予奖励的方法。
让我们从技术角度来谈谈：《人工智能法案》提到了“验证和测试数据集”，而这并不是无监督学习和强化学习技术所依赖的东西。该文本还要求人工智能系统“准确”。Shrishak 表示，准确度并不是最好的衡量标准，因为无监督学习和强化学习使用准确度以外的其他指标。例如，强化学习使用“可靠性”作为衡量标准。Shrishak 建议泛泛地提及“性能”。
专属权限： ITRE 对第 15 条（准确性、稳健性和网络安全性）和第 55 条（针对小规模提供商和用户的措施）拥有独家发言权。
经合组织出手相救：梅德尔和沃斯的报告都呼吁欧盟对人工智能的定义与经合组织的定义保持一致。梅德尔说：“我们希望确保我们与国际合作伙伴使用相同的人工智能定义。”
通用人工智能”或可用于多种用途（如语音识别）的人工智能排除在法规之外。他们表示，这是因为《人工智能法案》侧重于特定用例，而没有“预期用途”的人工智能系统无法满足所有要求。梅德尔的报告认为：“这一澄清对于允许欧洲企业竞争和创新至关重要——而不是用尚未完全成熟的监管来扼杀一个行业。”
欧洲基准：梅德尔建议创建一个新的欧洲基 奥地利 WhatsApp 数据 准测试研究所，该研究所可以在新人工智能委员会下运作，其任务是制定欧洲人工智能准确性的基准和指标。
会议室里的初创企业：梅德尔的重点是让科技初创企业和中小企业参与欧洲人工智能辩论。她建议创建一个欧盟人工智能监管沙盒计划，将初创企业纳入《人工智能法案》的标准化流程，并呼吁欧盟委员会降低小公司的合规成本。
机器学习
《人工智能法案》意外排除了无监督学习和强化学习
什么是人工智能？爱尔兰公民自由委员会的计算机科学家 Kris Shrishak认为， 《人工智能法案》存在许多技术错误，这些错误可能会导致大多数机器学习技术被排除在该法案范围之外。该法案对人工智能系统的要求适用于监督学习所使用的技术，但不适用于无监督学习和强化学习。
简而言之：监督学习是指使用有标记的数据集在指导下训练模型。在无监督学习中，模型在没有任何指导的情况下对未标记的数据进行学习。强化学习是一种在 AI 模型以期望的方式行事时给予奖励的方法。
让我们从技术角度来谈谈：《人工智能法案》提到了“验证和测试数据集”，而这并不是无监督学习和强化学习技术所依赖的东西。该文本还要求人工智能系统“准确”。Shrishak 表示，准确度并不是最好的衡量标准，因为无监督学习和强化学习使用准确度以外的其他指标。例如，强化学习使用“可靠性”作为衡量标准。Shrishak 建议泛泛地提及“性能”。